Como calcular a variação percentual ano a ano (YoY) no Power BI

O indicador Ano a Ano ou Year Over Year (YoY) é um método que calcula e avalia e variação de volumes de um mês ou conjunto de meses em relação ao mesmo período do ano anterior. Isso permite que a análise seja feita em um contexto mais amplo.  Ou seja, é mais abrangente do que simplesmente comparar a variação em relação ao mês anterior.

Quando usar a medida Percentual YoY?

Supomos que você identificou que no mês de setembro de 2017, as visitas no seu site caíram 5% em relação a agosto. Será que a performance do site está muito ruim? Talvez. Mas se adicionarmos o contexto YoY e compararmos com setembro de 2016, observamos que houve um crescimento de 18% no período de um ano. Aqui já vemos um cenário bem mais positivo!

Apesar da redução de um mês para o outro, quando comparamos um período maior, podemos tirar outras conclusões e realizar outras análises. É para responder esse tipo de pergunta que aplicamos os conceitos de YoY.

Vamos começar a trabalhar!

O primeiro passo é conectar a base de dados ao nosso Power BI. Basta clicar em “Obter dados” (1) e selecionar “Excel” (2). Localize o arquivo modelo (clique aqui para baixar) e clique em “Abrir” (3).

Calculo Variação YoY

Na aba de Navegação, selecione a tabela fVendas (1) e clique em “Carregar” (2).

Cálculo Variação YoY

Com os dados importados, vamos criar as medidas! (Para você que é iniciante em Power BI e quer avançar mais, clique na imagem abaixo e faça o download do nosso eBook completo e gratuito!)

Guia SMART para Iniciantes em Power BI

Aproveite a oportunidade de aprender um pouco mais de Power BI clicando aqui!

Depois de conectar o Power BI Desktop com nossa planilha, vamos criar as Medidas!

Clique em “Nova Medida” (1) e na barra de fórmulas, insira o texto (2) a seguir:

YoY = (DIVIDE(CALCULATE(SUM(fVendas[Vendas]); fVendas[Ano]=YEAR(NOW())); CALCULATE(SUM(fVendas[Vendas]);fVendas[Ano]=YEAR(NOW())-1))-1)

Traduzindo: Nessa medida estamos dividindo a soma das Vendas deste Ano pela soma das Vendas do ano passado. Para isso usamos a fórmula “NOW” que considera a data atual do sistema. Ao final, subtraímos por 1 para obtermos apenas diferença percentual.

Cálculo Variação YoY

Outra forma de calcular o percentual ano a ano (YoY) no Power BI mais organizado é declarando variáveis, dessa forma:

%YoY =
                VAR AnoPassado = CALCULATE(SUM(fVendas[Vendas]);fVendas[Ano]=YEAR(NOW())-1)
                VAR EsteAno = CALCULATE(SUM(fVendas[Vendas]);fVendas[Ano]=YEAR(NOW()))
RETURN
                (EsteAno/AnoPassado)-1

Traduzindo: O que estamos fazendo aqui é declarar as variáveis “AnoPassado” e ”EsteAno”, depois dividimos um pelo outro para calcularmos a variação. Também subtraímos por 1 para obter a diferença percentual. Se você quer entender mais sobre declaração de variáveis nas fórmulas DAX, clique aqui e confira um tutorial mais completo.

Cálculo Variação YoY

Agora é só modelar as medidas e criar relatórios!

Vamos alterar nossa medida para o formato de Percentual. Para isso, selecione a medida (1) e na aba Modelagem (2) selecionamos o Formato: Percentual (3).

Cálculo Variação YoY

Para visualizar essa informação, vamos criar um gráfico de colunas (1) e selecionar (2) a coluna “Data” e a medida “% YoY” (2). Vamos também remover (3) do Eixo os campos de “Ano”, “Quadrimestre” e “Dia”, pois nossa análise será apenas em relação aos meses (“Months”), para isso basta clicar no “X” ao lado de cada campo.

Cálculo Variação YoY

Além disso, podemos usar a guia Formato (1) para adicionar Etiquetas de dados (2) e alterar a cor dos dados (3) no gráfico.

Cálculo Variação YoY

Após alguns ajustes no layout, nosso gráfico ficou assim:

Cálculo Variação YoY

Analisando as informações

Percebemos que no mês de novembro e dezembro tivemos os maiores crescimentos em relação ao ano anterior (15,8% e 11,45%, respectivamente). Caso tivéssemos alguma campanha de marketing nesses dois meses, podemos inferir que a campanha foi bem-sucedida.

Em compensação, o mês de maio apresentou o menor índice YoY (-8,0%). Isso significa uma queda na quantidade de vendas em relação ao mês de maio do ano anterior.

Outras análises em um contexto mais amplo e o cruzamento com outras informações estratégicas da empresa, podem nos levar a diversas conclusões.

Agora que você já sabe calcular a variação Ano a Ano (YoY) você pode aplicar nos seus relatórios e ampliar suas análises!

Gostou deste passo a passo? Ficou com alguma dúvida? Deixe seu comentário e nos ajude a melhorar ainda mais nosso conteúdo.

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Declarando variáveis no Power BI para calcular o CAGR

Nos posts anteriores, mostramos como calcular o CAGR pelo método direto (criando várias medidas). Fizemos também uma análise de como aplicar o CAGR na prática. E concluímos que o CAGR se trata de uma medida fundamental na análise de dados! Mas por que não otimizar o cálculo utilizando variáveis no Power BI?

O que é o CAGR?

O CAGR (Compound Annual Growth Rate – Taxa de Crescimento Anual Composta) é amplamente utilizado para analisar investimentos, crescimento de mercado, valorização financeira, retorno sobre investimentos, etc.

Para calculá-lo utilizando a fórmula:

CAGR = (Valor Final / Valor Inicial)^(1/número de anos) -1

Não deixe de ler os dois artigos citados acima para um melhor entendimento.

Como calcular o CAGR declarando variáveis no Power BI?

Além da maneira que vimos no post anterior, outra forma de escrever essa fórmula é declarando variáveis, colocando toda a fórmula em uma única medida.

O primeiro passo é conectar a base de dados ao nosso Power BI. Clique em “Obter dados”, depois selecione “Excel” e por fim “Conectar” Localize a planilha baixada “PIB_Mundial_uaiSmart.xlsx” e clique em “Abrir”. (Se ainda não baixou, clique aqui para baixar!)

Declarando variáveis no Power BI

Na aba de Navegação, selecione a tabela PIB_Mundial e clique em “Carregar”.

Declarando variáveis no Power BI 2

Com os dados importados, vamos criar as medidas! (Para aprender mais sobre Power BI, baixe o nosso eBook completo e gratuito!)

Guia SMART para Iniciantes em Power BI

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Clique em “Nova Medida” e na barra de fórmulas, insira o texto a seguir:

CAGR =

VAR ValorInicial = CALCULATE(SUM(PIB_Mundial[Valor (US$)]); FILTER(PIB_Mundial;PIB_Mundial[Ano]=MIN(PIB_Mundial[Ano])))

VAR ValorFinal = CALCULATE(SUM(PIB_Mundial[Valor (US$)]); FILTER(PIB_Mundial;PIB_Mundial[Ano]=MAX(PIB_Mundial[Ano])))

VAR NumeroDeAnos = (MAX(PIB_Mundial[Ano])-MIN(PIB_Mundial[Ano]))

RETURN

(ValorFinal/ValorInicial)^(1/NumeroDeAnos)-1

Importante: o nome de cada variável não pode contar espaços. Pode-se utilizar letras maiúsculas para separar palavras (ex: NumeroDeAnos), ou algum outro separador como o underline (ex: Numero_de_Anos), mas se você escrever “Número de Anos”, a declaração da variável ficará incorreta.

Declarando variáveis no Power BI 3

Vamos entender qual é a lógica dessa medida.

Analisando a fórmula usada

Primeiramente declaramos as variáveis da fórmula (Valor Inicial, Valor Final e Número de Anos).

VAR ValorInicial = CALCULATE(SUM(PIB_Mundial[Valor (US$)]); FILTER(PIB_Mundial;PIB_Mundial[Ano]=MIN(PIB_Mundial[Ano])))

Nota: Aqui estamos calculando a soma de todos os valores de PIB, filtrada pelo primeiro ano disponível (através da fórmula MIN)

VAR ValorFinal = CALCULATE(SUM(PIB_Mundial[Valor (US$)]); FILTER(PIB_Mundial;PIB_Mundial[Ano]=MAX(PIB_Mundial[Ano

Nota: Já para o valor Final, estamos calculando a soma de todos os valores de PIB, filtrada pelo último ano disponível (através da fórmula MAX)

VAR NumeroDeAnos = (MAX(PIB_Mundial[Ano])-MIN(PIB_Mundial[Ano]))

Nota: Para o Número de anos do período, basta subtrair o último ano (usando MAX) pelo primeiro ano disponível (usando MIN)

Depois de declararmos as variáveis no Power BI, basta utilizarmos a função RETURN para indicar qual resultado a medida nos trará. Nesse caso usamos a fórmula:

RETURN

(ValorFinal/ValorInicial)^(1/NumeroDeAnos)-1

Com isso, o Power BI buscará as informações contidas em cada variável e aplicará no resultado final. Agora é só usar a medida nas suas análises e tomadas de decisão!

Conclusão

Seja pelo método simples ou declarando variáveis, o cálculo do CAGR é utilizado para analisar o crescimento anual de diversos indicadores, como neste caso, o PIB Mundial.

Sempre que você precisar criar várias medidas para depois consolidar em uma só, experimente usar o método de declaração de variáveis no Power BI. Assim, você consegue economizar tempo e deixa sua estrutura de dados bem organizada!

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5 formas que o uso de BI pode transformar seu negócio!

As empresas orientadas para dados são mais propensas a tomar decisões mais rápidas do que seus pares de mercado. Além disso, as empresas com BI bem estruturada são duas vezes mais propensas a atingir o quartil superior do desempenho financeiro em suas indústrias.

Mas o que é BI?

 

Transforme seu negócio com BI

 

A Inteligência de Negócios (Business Intelligence – BI), anteriormente conhecida como mineração de dados combinada com processamento analítico e relatórios, está mudando a forma como as organizações avançam.

As decisões baseadas em evidências são muito mais confiáveis ​​do que decisões baseadas em instintos, pressupostos ou percepções. Isso deixa claro que o sucesso agora é cultivado pela análise de dados relevantes e deixando as conclusões desses dados direcionar a empresa.

Embora tenha ficado claro que a estratégia baseada em dados é o caminho a seguir, até recentemente. O acesso a ferramentas sofisticadas de Business Intelligence era restrita à grandes empresas e soluções de nível empresarial.

Somente os gigantes da indústria se beneficiavam de análises sofisticadas. Era necessário um investimento considerável não só para coletar os dados, mas também para manter um cientista de dados interno que conseguisse traduzi-los em informações utilizáveis.

A mudança já está acontecendo!

As empresas já estão ansiosas para aproveitar as mesmas análises que as grandes corporações. Portanto, exigem uma alternativa: as ferramentas de inteligência de negócios “self-service”.

Boa parte dos analistas e profissionais de negócios já estão se preparando para ter acesso a ferramentas de “self-service BI”.

De acordo com a vice-presidente de pesquisa da Gartner, Rita Sallam, a Inteligência de Negócio (BI) está passando rapidamente de relatórios de sistema com base em TI para análises abrangentes, geridas por negócios.

Graças a interfaces mais intuitivas, ferramentas de preparação de dados estão cada vez mais inteligentes. As integrações estão melhoradas e um preço claramente mais baixo. 2017 é o ano em que qualquer empresa será capaz de aproveitar a análise de dados ao máximo.

Transforme seu negócio com BI

E como o BI pode mudar nosso negócio?

 

1. Acesso facilitado

Para todo tipo de empresa, a análise complexa de dados está se tornando mais rentável e consideravelmente mais acessível. Em 2017, espera-se que essa tendência continue a crescer à medida que mais players entram no mercado.

A onda de novas ferramentas de “self-service BI” permite que as empresas coletem, analisem e interpretem dados. Possibilitam também que desenhem análises detalhadas e descubram tendências. Filtrem informações úteis dos dados brutos e automatizem a mineração de dados para um retorno mais rápido.

2. Integrações Inteligentes

As inovações de BI estão se tornando mais disponíveis através de uma variedade de integrações. No Power BI, por exemplo, é possível integrar seus relatórios diretamente com Bancos de Dados (como SQL Server, Oracle, IBM, PostgreSQL, SAP, Azure, entre outros). Há ainda Serviços Online (como SharePoint, Dynamics, Google Analytics, Facebook, MailChimp, Marketo, Zendesk, entre diversos outros). Confira a lista completa das fontes de dados.

3. BI de Análises simplificadas

A “comoditização” das plataformas de BI evoluiu até o ponto em que as empresas não precisam mais possuir habilidades de análises sofisticadas para processar e utilizar dados brutos. Por exemplo, tanto o Power BI como SAP fornecem suítes abrangentes de serviços acessíveis, desde o ponto de partida até a visualização final. Os usuários podem simplesmente arrastar e soltar itens para extrair dados de várias fontes e vincular campos de dados. Assim criar painéis interativos para ajudar nas visualizações.

4. Evolução das Visualizações e Gráficos

As análises estão se tornando cada vez mais claras. Embora a visualização de dados tenha sempre permitido que os tomadores de decisão vejam resultados e identifiquem padrões, as novas ferramentas de self-service BI oferecem visualizações interativas, o que leva o conceito a um passo adiante.

Os painéis interativos dessas ferramentas permitem aos usuários detalharem gráficos para mais profundidade de análise. É possível , de forma interativa, decidir quais partes de dados são exibidas e como elas são processadas – tudo em tempo real.

5. Colaboração

Como o BI está se tornando mais acessível, a oportunidade para as empresas empregarem colaboração entre equipes aumentará. Por exemplo, as equipes de marketing de conteúdo podem, de repente, trabalhar em colaboração com as equipes de dados para medir como cada parte do conteúdo funciona melhor em vários formatos e contextos.

Com os conhecimentos desses dados, a equipe de conteúdo pode ajustar seu calendário editorial para incluir os tipos de conteúdo que tem o melhor desempenho. Podem focar nos tópicos que mais ganham atenção. Esta colaboração amplia o poder do Marketing e todas as demais áreas da empresa.

Um futuro melhor com dados

De forma, o sucesso futuro das empresas e dos empreendedores em geral está diretamente ligado à boa utilização dos seus dados para tomada de decisão.

A maior disponibilidade de soluções de BI significa que as empresas não estão mais vinculadas a um software empresarial lento e caro. As descobertas de dados acessíveis e significativas são cada vez mais facilitadas. Possibilitando que qualquer um possa ser um Analista de Dados.

A UaiSmart oferece soluções completas para a gestão de Inteligência em Dados do seu negócio. Explore nosso blog e conheça mais sobre esse mundo de BI. Se ainda precisar de outros motivos para usar soluções de BI, comece por aqui.

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Linguagem DAX: o que é e porque é tão importante no Power BI

Linguagem DAX
A Linguagem DAX dá ao Power BI a verdadeira dimensão da palavra POWER. É com ela que o Power BI faz mágica e transforma dados e informações em inteligência para seus relatórios. A Linguagem DAX dá dinâmica, compreensão e vida aos dados.

Continue lendo para entender mais sobre o que é DAX, porque ele é tão importante, sua origem e onde utilizar. No final fazemos um pequeno comparativo entre as funções de excel e DAX.

O que é DAX

A Linguagem DAX que é a sigla para Data Analysis eXpression, numa tradução livre: Expressão de Análise de Dados.

É uma coleção de funções, operadores e constantes que podem ser usados em uma fórmula ou expressão, para calcular e retornar um ou mais valores. Resumindo, o DAX ajuda você a criar novas informações a partir de dados já presentes em seu modelo.

Quando foi criada a Linguagem DAX

Em 2010, foi criada uma linguagem para suportar um suplemento para Excel, o Power Pivot, esta foi a primeira vez que a Linguagem DAX apareceu. De lá para cá ela só vem evoluindo, passou a ser utilizada em outros programas da Microsoft, conforme falamos abaixo.

Por que a Linguagem DAX é tão importante

Ao longo do tempo, à medida que ficar mais familiar com o Power BI, vai perceber que é fácil criar um novo arquivo. É fácil também importar alguns dados nele e até visualizações que mostrem informações valiosas sem usar nenhuma fórmula DAX.

Mas, por exemplo, para analisar o percentual de crescimento em diferentes categorias de produtos em intervalos de datas diferentes. Para calcular o crescimento ano a ano comparado às tendências do mercado. Para localizar um valor específico nas tabelas, é necessário construir fórmulas em DAX.

Por meio das funções DAX é possível realizar estes exemplos e muito mais.

DAX é útil para diferentes propósitos. Por exemplo, usuários de Excel podem usar DAX para criar modelos de dados no suplemento Power Pivot. Profissionais de BI precisam implementar linguagem DAX em soluções de BI tenham elas qualquer tamanho. Usuários eventuais de Power BI podem precisar criar algumas fórmulas em seus modelos.

Criar fórmulas eficientes ajudará você a tirar o máximo proveito de seus dados. Quando obtém as informações de que precisa, você pode começar a resolver problemas reais na sua empresa, que afetam o seu resultado. Esse é o potencial do Power BI, e o DAX ajudará você a aproveitá-lo.

Onde utilizar a Linguagem DAX

Linguagem DAX - 3 programas

Como mencionado acima o DAX foi criado a partir de um suplemento do excel (Power Pivot) e começou a ser utilizado aí. No excel é possível utilizar tanto dentro do Power Pivot como em Tabelas Dinâmicas, por meio de colunas calculadas e criação de medidas.

Posteriormente o time SSAS – SQL Server Analysis Services da Microsoft começou a utilizar a linguagem no modo SSAS Tabular.

Em 2015, com o nascimento do Power BI, a linguagem passou a ganhar mais dimensão e mais funções. É nesta ferramenta que esta linguagem vem demonstrando seu verdadeiro poder (POWER).

Veja 5 funções DAX que vão facilitar a sua vida, tanto no Power BI quanto no Power Pivot.

Comparando as funções DAX com as funções do Excel

As fórmulas DAX são bem parecidas com as do Excel. O processo de criação é quase o mesmo, você digita um sinal de igual, seguido de um nome de função ou uma expressão, e todos os valores ou argumentos necessários. Assim como o Excel, a DAX fornece diversas funções que você pode usar para trabalhar com caracteres, executar cálculos usando datas e horas, ou criar valores condicionais.

Porém, as fórmulas DAX são diferentes no que diz respeito aos seguintes itens mais importantes:

  • Uma função DAX sempre faz referência à uma coluna completa ou uma tabela. Para usar apenas valores específicos de uma tabela ou coluna, você adiciona filtros na fórmula.
  • Para personalizar os cálculos linha por linha, existem funções que permitem usar o valor da linha atual ou um valor relacionado para executar cálculos que variam de acordo com o contexto.
  • Algumas funções da Linguagem DAX fornecem inteligência de tempo, que permitem criar cálculos usando intervalos de datas e comparar os resultados em períodos semelhantes.

A biblioteca de funções de DAX se baseia a partir da biblioteca do Excel, mas há grandes diferenças. Abaixo algumas diferenças e semelhanças entre funções do Excel e de DAX.

  • Muitas funções de DAX têm o mesmo nome e o mesmo comportamento das funções do Excel, mas foram modificadas para aceitar diferentes tipos de entradas e, em alguns casos, podem retornar um tipo de dados diferente.
  • As funções de DAX nunca aceitam um intervalo de células como referência, mas aceitam uma coluna ou tabela.
  • As funções de data e hora de DAX retornam um tipo de dados datetime. Por outro lado, as funções de data e hora do Excel retornam um inteiro que representa uma data após formatação.
  • A linguagem DAX oferece novas funções de pesquisa, semelhantes às funções de pesquisa de matriz e vetor do Excel. Porém, as funções de DAX requerem que uma relação seja estabelecida entre as tabelas.

Se tiver dúvidas em relação à quando usar excel e quando usar o Power BI, onde a Linguagem DAX é nativa veja em: Excel vs Power BI – Descubra quem vence esta batalha.

Referência: Technet/Microsoft

Temos um e-book com as 15 funções DAX mais utilizadas e que te ajudarão muito nos seus modelos de dados.

15 funções DAX mais usadas

E agora, o que você deve fazer com estas informações?

DAX é uma linguagem relativamente nova, é simples, mas não é fácil. O completo domínio dela pode levar algum tempo.

Quem tem familiaridade com tabelas dinâmicas no excel, experiências com análise de dados, mesmo que de forma mais superficial, terá um pouco mais de facilidade em aprender. Mas mesmo quem é totalmente leigo consegue aprender do zero e colocar em prática.

Sua utilização usa lógicas parecidas a criação das lógicas do excel, mas tem sua própria lógica quando observada mais a fundo. Você deve aprendê-la sem pré-formatações na cabeça. Tente não ligar a um conceito já formado, assim será mais rápido aprender.

O importante é que comece a aprender já e coloque em prática enquanto aprende. Com o tempo irá ganhar propriedade e conseguirá utilizá-la para resolver muitos problemas. Você não vai se arrepender.

Você já conhecia DAX? Se não conhecia, o que achou? Se já conhece compartilhe conosco um pouco. Deixe um comentário com a sua opinião abaixo.

Compartilhe este conteúdo nas suas redes sociais (utilize os botões abaixo) e ajude seus colegas a compreender melhor sobre o assunto.

Até a próxima!

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Aplicando o CAGR no Power BI – Análise do PIB Mundial

Como vimos no artigo anterior,  é muito fácil criar as medidas para o cálculo do CAGR no Power BI. Se você ainda não leu o artigo anterior, é importante que você dê uma olhada, pois boa parte deste passo a passo depende do que foi ensinado lá!

Chegou a hora de criar um relatório para analisar o CAGR com Power BI do PIB Mundial!

Agora sim a análise fica completa, adicionando visualizações gráficas ao arquivo. Com isso vemos do que o Power BI é capaz.

O arquivo que utilizamos para construir este passo a passo está disponível para download no final desta página.

Passos para analisar o CAGR com Power BI

O primeiro gráfico será de colunas, para vermos a evolução Ano a Ano do PIB.

Para criá-lo, selecione os campos “Valor (US$)” e “Ano” e clique no gráfico de colunas:

analisar o cagr com power bi-1

Analisando o gráfico criado, vemos que em 2009 tivemos uma pequena queda no crescimento do PIB (destacado em vermelho abaixo) provavelmente pela Crise Financeira que tivemos. Além disso, podemos observar uma aceleração no crescimento do PIB a partir de 2003 (destacado em amarelo abaixo).

analisar o cagr com power bi-2

Mas como estamos falando de CAGR, qual será o CAGR do Mundo de 1960 a 2016?

Para responder essa pergunta, selecione a medida “CAGR” e o visual “Cartão”. Teremos que o CAGR é 7,65%.

analisar o cagr com power bi-3

Para melhorar nossa análise, vamos criar uma Segmentação de dados para analisar cada país. Clique no visual “Segmentação de Dados” e selecione o campo “País”.

analisar o cagr com power bi-4

Se filtrarmos apenas o Brasil, vemos um CAGR de 8,90% considerando 1960 a 2016. Ainda é possível verificar uma ascensão no início dos anos 2000 até 2011 (com uma leve estagnada em 2009, provavelmente devido à crise financeira). E como podemos acompanhar nos noticiários, o PIB brasileiro está em queda desde 2015 e isso pode ser visto claramente no gráfico.

analisar o cagr com power bi-5

Seria bem legal se tivéssemos uma visão completa usando um Mapa Mundial, né? Será que no Power BI nós conseguimos fazer isso?

É claro! Dá só uma olhada:

analisar o cagr com power bi-6

Para aprender a criar esse mapa, fique de olho no blog e nos siga no Facebook! Em breve postaremos um tutorial bem detalhado sobre mapas!

Baixe o nosso arquivo modelo que demonstra todos os passos que fizemos para analisar o CAGR com Power BI. Utilize a caixa abaixo para baixar.

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Até a próxima!

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Como calcular o CAGR no Power BI: Taxa de Crescimento Anual Composta

Neste artigo iremos mostrar de maneira simples e prática, como calcular o CAGR no Power BI, utilizando dados do PIB Mundial.

O CAGR (Compound Annual Growth Rate – Taxa de Crescimento Anual Composta) é uma medida bastante utilizada em análises de investimentos, crescimento de mercado, valorização financeira, retorno sobre investimentos e está sempre presente nos relatórios financeiros de grandes instituições.

Se você não conhece esse indicador, ele basicamente indica quanto um valor (Faturamento, Receita, Lucro, etc) cresceu no período que está sendo analisado, considerando uma taxa constante.

Calcular o CAGR no Power BI é muito simples!

E usando os filtros dinâmicos disponíveis no Power BI, é possível usar esse indicador para análises em diversos contextos!

Para este passo a passo, vamos utilizar os dados do PIB Mundial (disponível no site WorldBank.Org). Para baixar a planilha que vamos usar nesse exemplo, clique aqui.

A fórmula para calcular o CAGR é:

CAGR = (Valor Final / Valor Inicial)^(1/número de anos) -1

Uma das formas de aplicarmos essa fórmula para nossos dados é: criar uma medida para cada variável da fórmula. Ou seja, vamos criar uma medida “Valor Inicial”, outra “Valor Final” e por fim uma para “Número de anos”.

Depois vamos consolidar todas essas “sub-medidas” em uma Medida Principal, que será o “CAGR”.

Vamos começar então!

O primeiro passo é conectar a base de dados ao nosso Power BI. Clique em “Obter dados”, depois selecione “Excel” e por fim “Conectar” Localize a planilha baixada “PIB_Mundial_uaiSmart.xlsx” e clique em “Abrir”. (Se ainda não baixou, clique aqui para baixar!)

cagr no power bi-1

Na aba de Navegação, selecione a tabela PIB_Mundial e clique em “Carregar”.

cagr no power bi-2

Com os dados importados, vamos criar as medidas! (Para aprender mais sobre Power BI, baixe o nosso eBook completo e gratuito!)

Guia SMART para Iniciantes em Power BI

Clique em “Nova Medida” e na barra de fórmulas, insira o texto a seguir:

Valor Inicial = CALCULATE(SUM(‘PIB_Mundial'[Valor (US$)]); FILTER(PIB_Mundial;PIB_Mundial[Ano]=MIN(PIB_Mundial[Ano])))

Traduzindo: nessa fórmula estamos calculando (CALCULATE) a soma (SUM) do Valor do PIB utilizando um filtro (FILTER) na tabela PIB_Mundial, que deve considerar como Ano selecionado o primeiro Ano disponível (MIN).

cagr no power bi-3

Repita o mesmo processo para as outras duas medidas, utilizando as formas abaixo.

Valor Final = CALCULATE(SUM(‘PIB_Mundial'[Valor (US$)]);FILTER(PIB_Mundial;PIB_Mundial[Ano]=MAX(PIB_Mundial[Ano])))

Traduzindo: nessa fórmula estamos calculando (CALCULATE) a soma (SUM) do Valor do PIB utilizando um filtro (FILTER) na tabela PIB_Mundial, que deve considerar como Ano selecionado o último Ano disponível (MAX).

Número de Anos = (MAX(PIB_Mundial[Ano])–MIN(PIB_Mundial[Ano]))

Traduzindo: nessa fórmula estamos buscando o maior (último) ano disponível e subtraindo pelo menor (primeiro) ano disponível.

As funções utilizadas neste passo a passo utilizam a linguagem DAX (Data Analysis eXpression), que é a linguagem utilizada na criação de medidas e cálculos no módulo de PowerPivot do Power BI, bem como em outras aplicações da Microsoft.

Pronto! Medidas criadas.

cagr no power bi-4

Agora com as medidas criadas, ficou fácil! Você se lembra da fórmula?

Utilzando a fórmula CAGR no Power BI

CAGR = (Valor Final / Valor Inicial)^(1/número de anos) -1

Vamos criar uma Nova Medida juntando as outras que criamos. Clique em “Nova Medida” e na barra de fórmula, insira:

CAGR = ([Valor Final]/[Valor Inicial])^(1/[Numero de anos])-1

Vamos alterar o formato da nossa medida para Porcentagem. Para isso, clique na aba Modelagem, selecione a medida CAGR (clique no nome da medida e não na caixa de seleção) e por fim, selecione o Formato Percentual.

cagr no power bi-5

Tudo pronto! Criamos a medida para cálculo do CAGR no Power BI e agora é só aplicar nos seus relatórios!

Mas que tal aplicar essa medida em gráficos e deixar seu relatório mais completo?

Veja também como fazer tudo que ensinamos aqui sobre CAGR no Power BI em vídeo.

Clique aqui e confira a nossa Análise do PIB Mundial. Agregamos gráficos e visualizações deixando uma análise bem interessante da aplicação do CAGR no Power BI. Ele é a continuação deste artigo e finaliza o que ensinamos aqui.

Neste artigo você vai conseguir também baixar nosso arquivo em “.pbix” e usar como modelo.

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Até a próxima!

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